كيف تستخدم البنوك العالمية الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمل… ولماذا يدق المنظمون ناقوس الخطر

يشهد القطاع المصرفي العالمي تحولًا سريعًا مع انتقال الذكاء الاصطناعي من مرحلة التجارب المحدودة إلى عنصر أساسي في العمليات اليومية للبنوك الكبرى. مؤسسات مالية مثل ستاندرد تشارترد وجي بي مورغان تشيس وبنك أوف أميركا وغولدمان ساكس بدأت تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي لأتمتة خدمة العملاء، كتابة البرمجيات، تحليل البيانات، الامتثال التنظيمي، والعمليات الخلفية داخل المؤسسات.

هذا التحول لا يتعلق بالتكنولوجيا فقط، بل يغير شكل العمل المصرفي نفسه. فالمهام الروتينية التي كان يؤديها آلاف الموظفين أصبحت تُنجز بشكل متزايد بواسطة البرمجيات، بينما تتحول الأدوار البشرية إلى الإشراف على الأنظمة، وإدارة العلاقات مع العملاء، واتخاذ القرارات المعقدة. في المقابل، تحذر الجهات التنظيمية في عدة مراكز مالية عالمية من أن سرعة هذا التحول قد تخلق مخاطر جديدة إذا لم ترافقها ضوابط حوكمة قوية.

ستاندرد تشارترد: إعادة هيكلة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي

يُعد بنك ستاندرد تشارترد أحد أبرز الأمثلة على كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي في هيكلة القوى العاملة داخل البنوك. فقد أعلن البنك، الذي يتخذ من لندن مقرًا له، عن خطة لخفض أكثر من 7000 وظيفة بحلول عام 2030، أي ما يقارب 15٪ من وظائف الأقسام المؤسسية والداعمة، مع توسيع استخدام الأتمتة والذكاء الاصطناعي في العمليات الداخلية .

تركز التخفيضات أساسًا على الوظائف الداعمة مثل الموارد البشرية وإدارة سلاسل التوريد وبعض العمليات الخلفية التي يمكن للأنظمة البرمجية تنفيذها بكفاءة أعلى . ووصف الرئيس التنفيذي للبنك التوجه بأنه استبدال "رأس المال البشري منخفض القيمة" باستثمارات تقنية تزيد الإنتاجية والكفاءة .

ويرى محللون أن هذه الخطوة قد تشكل نموذجًا لبنوك أخرى تفكر في إعادة تشكيل القوى العاملة مع توسع استخدام الذكاء الاصطناعي خلال العقد المقبل.

بنك أوف أميركا: مساعدات ذكية تخدم الملايين

اتخذ بنك أوف أميركا نهجًا مختلفًا قليلًا، إذ ركز على دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المقدمة للعملاء وفي الأدوات الداخلية للموظفين.

أبرز مثال هو المساعد الافتراضي Erica، الذي تعامل مع مليارات التفاعلات مع العملاء منذ إطلاقه، ويعالج الآن عشرات الملايين من الطلبات شهريًا داخل تطبيق البنك على الهاتف المحمول . يستطيع هذا النظام الإجابة عن الأسئلة المصرفية، تحليل أنماط الإنفاق، وتنبيه العملاء إلى مشاكل محتملة في حساباتهم.

كما أطلق البنك نسخة داخلية تسمى Erica for Employees يستخدمها معظم موظفيه البالغ عددهم أكثر من 210 آلاف موظف لإنجاز مهام يومية مثل إعادة تعيين كلمات المرور وطلبات المعدات والدعم التقني الداخلي .

الهدف من ذلك هو تقليل الأعمال المتكررة للموظفين وتسريع الاستجابة للعملاء في الوقت نفسه.

جي بي مورغان: مئات التطبيقات للذكاء الاصطناعي

يُعد جي بي مورغان تشيس من أكثر البنوك تقدمًا في استخدام الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات. البنك يدير مئات حالات الاستخدام للتقنيات الذكية عبر أعماله المختلفة، من دعم البرمجة ومراقبة الامتثال إلى تحليل البيانات والأبحاث المالية .

أكثر من 200 ألف موظف لديهم إمكانية الوصول إلى أدوات اللغة الكبيرة الداخلية للبنك، والتي تساعد في كتابة الوثائق وتحليل البيانات وأتمتة سير العمل .

هذا النموذج يعكس استراتيجية واضحة: السماح للذكاء الاصطناعي بتنفيذ المهام المعرفية الروتينية، بينما يركز الموظفون على التحليل المتقدم والتعامل المباشر مع العملاء.

غولدمان ساكس: الذكاء الاصطناعي التوليدي في العمليات الخلفية

بدوره بدأ غولدمان ساكس نشر مساعدات تعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي داخل المؤسسة. ففي عام 2025 بدأ البنك نشر مساعد ذكي لآلاف الموظفين مع خطط لتوسيع استخدامه على مستوى الشركة .

تساعد هذه الأدوات في تلخيص الوثائق، إعداد المواد التحليلية، وفحص البيانات المالية بسرعة أكبر. وتشير إدارة البنك إلى أن مكاسب الإنتاجية قد تؤدي إلى تباطؤ التوظيف وتقليل بعض الوظائف تدريجيًا بدلًا من تسريحات كبيرة مفاجئة .

وبشكل عام، يتجه القطاع نحو تقليل الوظائف المتكررة أو المبتدئة، مقابل زيادة الطلب على مهندسي البرمجيات وخبراء الذكاء الاصطناعي ومتخصصي مخاطر النماذج.

لماذا يشعر المنظمون بالقلق؟

رغم أن الجهات التنظيمية لا تعارض الابتكار، فإنها تحذر من أن التوسع السريع في استخدام الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات المالية قد يخلق تحديات جديدة إذا لم تتم إدارته بعناية.

1. ضعف الحوكمة

هيئة التنظيم الاحترازي الأسترالية APRA حذرت من أن ممارسات الحوكمة وإدارة المخاطر داخل المؤسسات المالية لا تتطور بالسرعة الكافية لمواكبة انتشار الذكاء الاصطناعي وتعقيده .

كما وجدت هيئة الأوراق المالية والاستثمارات الأسترالية ASIC فجوات محتملة في كيفية إدارة الشركات للأنظمة التي تؤثر في العملاء، بما في ذلك تقييم مخاطر التحيز أو النتائج غير العادلة .

2. الإشراف البشري والشفافية

تعتمد بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في البنوك — مثل تلك التي تتخذ قرارات الإقراض أو تكتشف الاحتيال — على نماذج تعلم آلي معقدة يصعب تفسيرها.

ولهذا تؤكد الجهات التنظيمية على ضرورة وجود إشراف بشري واضح ومسؤولية محددة عندما تؤثر الأنظمة الآلية في نتائج العملاء أو القرارات التنظيمية .

3. الأمن السيبراني والمرونة التشغيلية

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يفتح مخاطر تشغيلية جديدة. إذ تحذر الجهات التنظيمية من أن دمج هذه الأنظمة في البنية التحتية للبنوك قد يزيد من سطح الهجمات الإلكترونية ويزيد الاعتماد على مزودي الخدمات السحابية أو الموردين الخارجيين .

لذلك أصبح الحفاظ على المرونة التشغيلية — أي قدرة المؤسسات المالية على الاستمرار في تقديم الخدمات أثناء الأزمات أو الأعطال — أولوية تنظيمية متزايدة.

4. مسؤولية مجالس الإدارة

تشدد الجهات التنظيمية كذلك على أن مسؤولية إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي تقع في النهاية على مجالس إدارة البنوك وكبار التنفيذيين، حتى إذا كانت الأنظمة مؤتمتة أو تم تطويرها من قبل أطراف خارجية.

في المملكة المتحدة، أوضحت هيئات مثل هيئة السلوك المالي (FCA) أن استخدام الذكاء الاصطناعي يجب أن يظل خاضعًا للأطر التنظيمية الحالية مثل حماية المستهلك وإدارة مخاطر النماذج ومتطلبات المرونة التشغيلية .

التحول الأكبر في طبيعة العمل المصرفي

تشير هذه التطورات مجتمعة إلى تحول عميق في طريقة عمل البنوك. فالذكاء الاصطناعي يتحول تدريجيًا إلى طبقة تشغيلية أساسية داخل القطاع المالي، تتولى العديد من المهام التي كانت تحتاج سابقًا إلى فرق كبيرة من المحللين والموظفين الإداريين.

هذا لا يعني اختفاء العامل البشري بالكامل، لكنه يعني تغيير المهارات المطلوبة. فالأعمال الروتينية تُؤتمت بشكل متزايد، بينما يرتفع الطلب على الوظائف المرتبطة بالإشراف على الأنظمة، تصميمها، الأمن السيبراني، وإدارة العلاقات مع العملاء.

وهنا تظهر المفارقة الأساسية في المرحلة الحالية: البنوك ترى الذكاء الاصطناعي طريقًا لزيادة الإنتاجية والكفاءة، بينما يرى المنظمون أنه تقنية قوية يجب ضبطها بعناية لحماية المستهلكين والحفاظ على استقرار النظام المالي.